프로그램 코드의 유사도 측정에 대한 방법은 여러 가지 존재하고 있으며 유사도 측정 프로그램도 많이 존재한다. 이런 프로그램 유사도 측정 도구는 중소규모 소프트웨어 프로젝트에 많이 사용되고 있으나, 실제 대규모 소프트웨어의 유사도 검사를 위해서 사용하기에는 한계가 존재한다. 지금까지 대규모 소프트웨어의 유사도를 측정할 수 있는 객관적 방법이 거의 제시되지 않고 있어, 본 논문에서는 대규모 소프트웨어의 소스코드를 요약하여 서로 다른 프로그램의 유사도를 측정하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 의미적 유사도 기반의 장면 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 의미적 접근을 통해 기존 연구에서 가졌던 한계를 극복하고 정확한 장면 분할이 가능할 것으로 기대한다. 의미적 유사도 비교를 Class 종류 비교, Class별 객체의 개수 비교, 샷 간의 Histogram비교, 객체의 관심영역(ROI) Histogram비교 총 4가지 규칙으로 정의했고 이때 도출된 4가지 유사도는 전처리를 거쳐 종합 유사도를 계산한다. 또한 의미적 접근을 통해 연속되는 Shot의 유사도를 비교하고 기준값에 따라 Shot을 묶어서 최종적으로 의미적 유사도(Semantic Similarity)에 기반한 장면의 경계(Scene Boundary) 분할 방법을 제시한다.
소스코드가 없이 실행코드만으로 소프트웨어 간의 유사성을 비교하기위해 소프트웨어 버스마크를 이용한다. 소프트웨어 버스마크란 그 소프트웨어만의 고유한 특징으로 소프트웨어 식별에 사용된다. 본 논문에서는 정적 주요경로 상의 API 함수 시퀀스를 이용하여 소프트웨어 간의 유사성을 산정하는 방법을 제시한다. 바이너리코드에서 소프트웨어의 특성이 뚜렷하게 나타나는 API 함수만을 사용하여 소프트웨어 유사성 검사의 신뢰성을 높이고, 정적 분석 기법에 동적 분석 기법의 특징을 적용하여 강인성을 높이는 방법을 모색하였다. 정적 분석으로 바이너리코드의 주요경로를 추출하고, API 함수 시퀀스 간의 효과적인 유사성 측정을 위해 서열정렬 알고리즘인 Smith-Waterman 알고리즘을 이용한 유사성 척도를 제안한다. 버스마크의 신뢰성을 평가하기 위하여 같은 프로그램의 여러 버전을 대상으로 실험하였고, 강인성을 평가하기 위해 오픈소스 소프트웨어의 소스코드를 다양한 컴파일환경으로 바꾸어 실험하였다.
기존의 조사에 따르면 현재 소프트웨어 개발 프로젝트의 실패율은 높은 편이다. 미국의 The Standish Group의 보고서에 따르면 소프트웨어 프로젝트의 성공률은 약 32%로 낮음을 볼 수 있다. 소프트웨어 프로젝트 성공에 영향을 주는 요소 중 하나는 인력배치이다. 이는 소프트웨어 개발 프로젝트의 참여 인력 구성에 따라 생산성, 비용 및 개발기간이 달라지게 되기 때문이다. 즉 인력 구성에 따라 프로젝트 성공률에 많은 영향을 주게 될 수 있다. 프로젝트 인력할당은 WBS(Work Breakdown Structure)에 따라 PM(Project Manager) 또는 부서장이 할당하게 되는데, 이들은 프로젝트 구성원들의 상세한 정보까지 파악이 어렵기 때문에 인력구성의 어려움이 존재한다. 과거에 수행했던 개발 프로젝트에서 유사성이 높은 작업을 했음에도 불구하고 전혀 경험이 없는 작업에 할당되면 상대적으로 업무 지식습득에 어려움을 겪고 시간 지연에 따른 비용이 추가적으로 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구는 소프트웨어 개발 프로젝트 구성원의 상세한 정보들과 소프트웨어 개발 업무와의 유사도 측정을 통해 인력을 업무에 할당하는 기법을 제안한다. 이를 위하여 제안한 기법을 프로토타입으로 구현한 후 현업에서 실제 개발되는 프로젝트에 적용하여 제안 기법의 우수함을 평가한다.
본 논문에서는 재사용가능한 소프트웨어 부품의 분류 과정을 자동화하여, 소프트 웨어 부품 라이브러리에 구조적으로 저장하는 방안을 제안한다. 효율적이고 자동화 된 소프트웨어 부품의 분류를 위하여 자연어로 기술된 소프트웨어 부품 설명서로부터 의미 정보와 문장 구성 정보 등의 특징을 획득하여 소프트웨어 부품의 특성을 표현하 는 패싯을 결정하고각각의 패싯에 해당하는 항목들을 자동으로 추출하여 소프트웨어 부품 식별자를 구성하였다. 그리고 분류된 소프트웨어 부품들 사이의 의미 유사도를 측정하여 비슷한 특성을 갖는 소프트웨어 부품들을 인접한 장소에 저장시켜 구조화된 소프트웨어 부품 라이브러리를 구축하였다. 제안한 방법은 소프트웨어 부품의 분류 과정이 간단하고, 유사한 소프트웨어 부품을 쉽게 식별할 수 있었으며, 또한 소프트 웨어 부품을 라이브러리에 구조적으로 저장할 수 있다.
윈도우는 국내에서 가장 많이 사용되는 운영체제이기 때문에 윈도우용 소프트웨어를 대상으로 불법 복제가 많이 이루어지고 있고 불법 복제로 인해 소프트웨어 저작권이 침해될 수 있다. 이를 보호하기 위해서 저작권 보호 방법 중 하나인 소프트웨어 버스마크를 사용한다. 소프트웨어 버스마크는 소프트웨어로부터 특정 정보들을 추출하여 소프트웨어간 도용 여부를 판별할 수 있는 기술이며 대상 소프트웨어로 부터 특정 정보를 추출하는 방법에 따라 정적 버스마크와 동적 버스마크로 구별된다. 정적 버스마크와 동적 버스마크는 서로 장단점을 가지고 있지만 본 논문에서는 API 기반 동적 버스마크를 이용한 유사도 측정 기법을 제안하고, 동적 버스마크의 추출 과정을 설명한다. 또한 실험을 통해 제안하는 동적 버스마크의 유사도 측정 기법이 신뢰성과 강인성을 만족하는 것을 확인할 수 있었으며 기존 동적 버스마크의 유사도 측정 기법보다 제안하는 동적 버스마크의 성능이 향상 된 것을 확인할 수 있었다.
실행코드만으로 소프트웨어 간의 유사성을 비교하거나 표절을 검사하기 위해 소프트웨어만의 고유한 특징인 소프트웨어 버스마크를 이용한다. 일반적으로 소프트웨어 버스마크는 추출 방법에 따라 정적 버스마크와 동적 버스마크로 구분되고, 추출된 방법에 따라 장단점이 뚜렷하게 나타난다. 본 논문에서는 동적 분석을 이용하여 API 시퀀스 버스마크를 추출하고 실행코드 간의 유사성 검사에 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 동적 시퀀스 버스마크는 프로그램이 실행되는 과정에서 호출되는 모든 API 함수 및 시스템 호출을 포함하는 기존의 방법과는 다르게 실행코드 내에 정의되어 있는 API 함수만으로 구성된 API 시퀀스를 이용한다. 추출된 동적 버스마크는 프로그램의 시작에서 종료까지 호출되는 API 시퀀스이며 이를 효율적으로 비교하기 위해 서열정렬 알고리즘을 활용한 유사성 척도를 사용한다. 여러 오픈소스 소프트웨어를 비교하여 버스마크의 신뢰성과 강인성을 검증하였다. 제안하는 동적 API 시퀀스 버스마크는 실행코드의 유사성 검사에 용이하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
소프트웨어를 개발하는 과정에서 소스 코드를 직접 작성하면 높은 비용과 시간이 필요하다. 이를 해결하기 위해 OSS를 활용해 개발 비용 절감 및 소요 시간 단축 등 다양한 이점을 가지게 된다. 그러나 수많은 기업은 무분별한 OSS 사용으로 인해 개발 중인 소프트웨어에 적용되는 OSS의 라이선스를 정확히 파악하지 못한다. 그로 인해 라이선스 위반 및 충돌로 인한 저작권 문제로 법적 분쟁과 상용화된 소프트웨어 제품을 전부 리콜해야 하는 등의 피해가 발생한다. 하지만 국내에는 이러한 문제를 체계적으로 분석하고 예방하기 위한 점검 도구가 부족하다. 본 논문은 앞서 언급된 문제를 해결하고자, 높은 접근성을 바탕으로 OSS의 정보를 효과적으로 분석하는 플랫폼을 구현하였다. 사용자가 소스 코드의 분석을 요청하면, 플랫폼에 등록된 OSS 프로젝트 중 가장 높은 유사도를 보이는 프로젝트의 메타데이터, 유사도 분석 결과, 라이선스 정보를 제공한다. 이를 통해 사용자들은 자신들이 사용 중인 소스 코드에 적용된 OSS의 세부 구성 요소를 편리하게 분석하고 조회할 수 있다.
시험기간 동안 수집된 고장 데이터를 이용하여 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있는 모델은 많으나 이 예측 방법은 정확하지 못하며, 특히 초기 시험 단계에서는 더욱 더 부정확하여 예측자들은 이러한 소프트웨어 신뢰도 모델의 적용을 주저한다. 한편 소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 유사 프로젝트나 개발 초기에 얻은 정보를 가지고는 신뢰도 예측 데이터로 활용이 불가능하다. 예를 들면 최근의 소프트웨어 시스템들은 항시 유사 프로젝트들로부터 활용이 가능한 일련의 정보와 동일 응용 영역의 초기 또는 최신의 정보들이 변경, 개선되기 때문이다. 본 논문에서는 유사한 프로젝트로부터 얻은 공통의 데이터들을 활용하여 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있는 방법들을 제안한다. 특히 일반적으로 사용되고 있는 Goel-Okumoto(G-O) 모델이나 고장 검출률을 이용하거나 시험 데이터를 활용하는 방법 등을 이용하여 모델 파라미터를 추정하고 실제 프로젝트 수행중에 얻어진 각종 결과를 토대로 해서 Numerical Algorithm이 아닌 통계적인 관점의 분석 결과와 MLE(Maximum Likelihood Estimation) 추정 방법 등을 동원하여 초기에 우리 프로젝트에 맞는 정확한 소프트웨어 신뢰도 평가 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 기존 웹툰 장르 검색 시스템의 단점을 보완하기 위해 키워드 기반 유사 장르 검색 시스템을 제안한다. 기존 웹툰의 장르와 키워드를 분석하여 44개의 장르를 설정하고 해당 장르에 적합한 웹툰을 수집한다. 나무위키와 위키피디아 문서로 학습된 Word2Vec모델에 기반하여 계산한 사용자 입력 키워드와 44개의 장르간 유사도로 사용자 입력에 가장 유사한 장르를 찾는다. 유사 장르에 포함되는 웹툰을 결과로 출력하여 사용자가 선호하는 장르의 웹툰을 제시한다. 실험 결과에서는 나무위키에서 '장르'로 검색하여 얻는 작은 크기의 문서 집합에서 Word2Vec을 학습한 모델에서 가장 높은 검색 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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